“北京方案”给建筑业的启示很直接：不要再堆系统，而要打造施工智能体平台。算力规划、联合体机制和行业智能体，将决定智慧工地能不能真正好用。
在北京，AI 不是停留在发布会上，而是已经开始重塑一个个传统行业。
2024 年，北京人工智能核心产业规模达到 3500 亿元，大模型备案 159 款，占全国三成。与此同时，建筑业正面临安全红线更严、用工成本更高、工期压力更大的现实压力。很多施工企业都在说同一句话：算力和大模型越来越多，真正能在工地上用起来的方案却不多。
这就是“北京方案”值得建筑行业认真研究的原因。
2025-09-26，在 AICC 2025 上，中国移动、昆仑芯、壁仞、太初元碁等 30 多家企业联合发布了《智算应用“北京方案”》。表面上看，这是一次 AI 产业链的集体亮相；背后，其实是在回答一个很现实的问题：AI 到底怎么落地到具体行业场景里？
对正在推进智慧工地、BIM 协同和工程数字化的建筑企业来说，“北京方案”提供了一套可借鉴的 产业协同模板。太初元碁在其中扮演的角色，更像是把“算法”与“工地”拉到一张桌子上的关键拼图。
本文就从“北京方案”出发，结合太初元碁的实践，拆解一条适合中国建筑企业的 AI 落地路径：从算力底座，到行业智能体，再到真正可用的智慧工地解决方案。
一、“北京方案”到底解决了什么问题？
“北京方案”的核心价值，在于把芯片、算力平台、大模型和行业场景绑在一起协同进化，而不是各自为战。
1. 过去的问题：技术强、落地弱
在很多建筑企业里，数字化建设常见几个典型现象：
- BIM 模型做得很精细，但和现场进度、安全管理系统割裂
- AI 视频分析做了试点，却无法和总包、分包、监理形成统一平台
- 设备厂商、软件厂商、云厂商各说各话，接口、协议、数据标准不统一
结果就是：项目部装了很多“智能系统”，但管理方式依然靠微信群 + Excel。
这其实和 AI 行业过去几年遇到的痛点如出一辙——算力、模型突飞猛进，真正能在一线岗位跑通的应用却不多。
2. “北京方案”的思路：联合体而不是单点突破
“北京方案”做的事情，用一句话概括就是：
从“国芯、国连、国用”出发，组建超节点创新联合体，打通从芯片到模型再到行业应用的全链路。
里面有几个对建筑行业特别有参考价值的关键词：
- 统一标准与兼容生态：让昆仑芯、壁仞、太初元碁等国产芯片，与 DeepSeek、文心一言、Qwen 等主流大模型在同一生态里工作
- 行业智能体：不再只谈“通用大模型”，而是针对具体行业打造可直接落地的“智能行动主体”
- 制度化协作模式：通过联合体机制，把“谁出算力、谁出模型、谁出场景、谁负责运维”讲清楚
对应到建筑业，就是：
- 不再由某一家施工单位单独“碰运气式”做 AI 项目
- 而是推动设计院、总包、分包、软硬件厂商、算力平台共同组成“智慧工地联合体”
- 从一开始就把 数据标准、接口规范、算力规划、运维责任 说清楚
这种模式，比单点采购一个“AI 安全帽检测系统”要稳得多，也更符合建筑项目多方协同的现实。
二、太初元碁：从算力集群到行业智能体的“隐形推手”
如果说“北京方案”是框架，太初元碁则是把框架真正“跑起来”的关键角色之一。
1. HPC+AI，为行业场景预留算力“富余度”
太初元碁不是只卖一块加速卡，而是提供从硬件到系统的一整套 HPC（高性能计算）+AI 融合方案。
- Teco SuperPod 128 高密液冷智算集群：
- 空间利用率提升约 100%
- 智算中心 PUE 可做到 1.1 左右
- 已服务 200 多家高校和企业，累计提供超 1200P 算力
- 自研产品矩阵：
- 元碁 T100、T110 AI 加速卡
- AI 计算平台 T1118
- 面向研发团队的 AI 工作站
这一整套能力，对建筑业的意义在于：智慧工地不再只是买几台服务器、部署几路摄像头，而是纳入到城市级算力布局与行业智算中心中。
很多企业现在做智慧工地，都会遇到一个典型矛盾：
- 视频监控、人员定位、塔机监测、设备运维、进度模拟都想上 AI
- 但一旦全部上云、上算力，成本和带宽压力立刻冲上去
HPC+AI 的融合方案，让建筑企业可以有计划地：
- 在集团层面布局统一智算中心
- 在重点项目部部署 边缘算力节点，进行就近推理
- 按项目类型和规模，灵活规划算力配比，而不是每个项目各搞一套“小而乱”的系统
2. 行业智能体的实践：从医药、新能源，到建筑施工
太初元碁在大会上分享了两个已经落地的行业智能体案例：
- 复现 AlphaFold3，支撑国产医药大模型
- 支撑新能源领域的气象预测、极端天气预警、发电量预测大模型
从这些案例里，建筑企业至少可以学到三件事：
-
行业智能体一定要基于真实生产数据，而不是算法演示
医药是药物研发实验数据，新能源是海量气象和电站运行数据；建筑业也一样，智慧工地要扎根在真实的工期、质量、安全、造价数据上。 -
HPC+AI 的价值在于“算复杂事”
气象预测和施工计划优化本质非常相似：都涉及高维度、不确定性极强的复杂系统。AI 在这里的价值，远大于只做“图像识别”。 -
从“认知引擎”走向“行动主体”
太初元碁提到，AI 正在从纯认知系统转向能直接参与决策和行动的“智能主体”。对应到工地，就是从“识别安全帽”到“发出预警、联动停机、调整施工计划”。
换句话说，未来的智慧工地系统不应该只是一个“监控告警工具”，而是一个可以参与生产组织和资源调度的 施工智能体。
三、“北京方案”为智慧工地提供的三条关键启示
如果把“北京方案”抽象成可复制的方法论，建筑企业在做智慧工地和工程数字化时，可以重点参考三点。
1. 从“系统堆叠”转向“统一智能体平台”
很多企业现在的痛点是：
- 一个项目上有 5 套以上不同厂商系统
- 人脸识别、视频 AI、安全巡检、进度跟踪互不相通
- BIM 平台是一个世界，现场管理系统又是一个世界
“北京方案”给出的启示是：
不要再按“系统”为单位采购，而是围绕“行业智能体”建设一体化平台。
对智慧工地来说，建议转成这样的思路：
- 以 “施工智能体平台” 为核心，而不是“AI 安防系统 + 进度管理系统”的简单拼盘
- 统一数据底座：
- BIM、进度计划、现场 IoT 数据、视频流进入同一数据平台
- 采用统一的编码体系（构件、工序、责任人、区域）
- 在同一算力平台上，部署多个能力：
- 安全风险识别智能体
- 质量巡检智能体
- 进度偏差预测智能体
- 机械设备健康诊断智能体
这样，AI 才能实现真正的“多源联动”：比如识别到高处作业未系安全带，同时结合进度压力、作业班组习惯，给出更精准的整改建议和风险评分。
2. 用“联合体机制”推进集团级智慧工地建设
“北京方案”的亮点之一，就是通过北京市科委、中关村管委会等部门牵头，构建 超节点创新联合体。建筑企业完全可以借鉴这种思路，做自己的“内部联合体”。
具体可以这样设计：
- 牵头方：集团总部信息化/数字化部门
- 参与方：
- 设计院或 BIM 中心（负责模型与标准）
- 工程管理部门（负责业务规则与考核）
- IT 与设备运维团队（负责网络、算力与安全）
- 外部 AI/算力厂商（如太初元碁这类底座型伙伴）
- 协同内容：
- 统一智慧工地数据标准、接口规范
- 统一算力架构：云端 + 边缘侧 + 终端设备
- 统一选型机制：宁可项目少上一两套系统，也要统一在集团级平台上
这种联合体式推进方式，有三个好处：
- 避免项目部“各自找供应商”，形成信息孤岛
- 集团级统一采购与规划，算力使用效率更高，长期成本更低
- 为后续基于大模型的“行业智能体”预留扩展空间
3. 把“算力规划”纳入智慧工地顶层设计
很多建筑企业在做智慧工地时，往往把算力看成“买服务器”的问题。但从“北京方案”和太初元碁的实践可以看出，算力规划本身就是数字化顶层设计的一部分。
结合当前建筑行业的典型需求，可以把算力大致分成三层：
-
中心级智算（集团或区域级）
- 承担大模型训练与调优、跨项目数据分析
- 支持集团级安全、质量、成本的宏观决策
- 适合使用像 Teco SuperPod 这种高密液冷集群
-
项目级边缘智算
- 处理现场实时视频分析、设备监测、定位计算
- 对网络不稳定环境有更强容错能力
- 使用小型 AI 服务器或 AI 工作站即可
-
终端侧轻量算力
- 佩戴式设备、移动巡检终端、智能测量工具等
- 主要做轻量级推理与数据采集
有了清晰的三层结构，建筑企业在制定三年或五年的智慧工地规划时，就可以回答三个关键问题：
- 哪些能力必须集中到集团智算中心？
- 哪些必须在项目现场本地化？
- 哪些可以下沉到终端设备，减轻网络与服务器压力？
这比“遇到一个项目就临时买一批设备”的做法，长期可控性和 ROI 都高得多。
四、把“行业智能体”搬到工地上：可落地的应用路径
把“北京方案”的理念真正落到工地上，可以从几个优先级最高的场景做起。
1. 进度与资源的智能协同
传统工期控制更多依赖项目经理的经验和人工统计。引入 AI 后，可以形成一个面向进度管理的 施工智能体：
- 结合 BIM 模型与实际现场视频，自动识别构件完成度
- 结合历史类似项目数据，预测关键线路是否存在延期风险
- 自动给出资源调整方案：例如增加钢筋工、调整混凝土浇筑顺序
这类模型和新能源领域的“发电量预测”在本质上很接近——都是在不确定环境中做资源与时间的优化决策。
2. 安全与质量的全过程闭环
基于统一的数据与算力平台，安全与质量不再是两套割裂系统，而是可以融为一个 风险智能体：
- 多源数据输入：视频、传感器、巡检记录、整改通知单
- 模型自动识别：
- 临边洞口防护缺失
- 违规攀爬、未戴安全带
- 模板支撑体系异常位移
- 形成“事件 → 分析 → 处置 → 复盘”闭环：
- 自动推送整改通知给责任班组
- 高风险工况联动塔机、升降机等设备限载或停机
- 复盘报告进入集团安全数据库，为后续项目提供经验借鉴
这就是“从认知到行动”的典型落地方式：AI 不只是告诉你“有问题”，还参与“怎么处理问题”。
3. 面向管理者的工程决策驾驶舱
有了中心级智算平台，集团层面完全可以构建一个真正好用的 工程数字驾驶舱：
- 汇总各项目的进度偏差、安全预警、质量问题、成本偏离
- AI 根据历史数据和行业基准自动给出风险等级与建议
- 管理者可以按区域、专业、承包模式等维度做对比分析
这种驾驶舱和太初元碁服务的“科研计算 + AI”场景有相似之处：
- 一个是科研人员看模拟结果，一个是企业高管看项目群状态
- 都需要大量抽象、聚合和对复杂系统的直观呈现
真正的智慧工地，不是某个项目很“炫”，而是整个企业的工程管理方式发生了改变。
五、下一步：建筑企业如何抓住“北京方案”带来的窗口期？
“北京方案”已经把一条路铺出来：算力国产化、大模型多样化、行业智能体场景化、联合体机制制度化。对于正在推进智慧工地的建筑企业，接下来的动作可以更果断一些。
比较务实的路径是：
-
先定平台，再定项目
不再从“这个项目要不要上 AI 系统”开始，而是先明确：集团智慧工地平台怎么建？算力怎么规划？数据怎么统一？ -
先做 2–3 个标杆场景，而不是十几个摊大饼
通常建议优先选：- 安全风险识别与闭环
- 进度偏差预测与模拟
- 塔机/升降机/大型设备的智能监测
-
优先选择愿意共同投入的生态伙伴
包括像太初元碁这类能提供算力与架构设计的底座伙伴，以及在建筑领域有深度的应用开发方，一起形成自己的“小型北京方案”。 -
把数据资产当成长期战略资源来运营
工程数据不是为某一个项目的 AI 功能服务，而是未来几年构建“企业级施工智能体”的燃料。
对于中国建筑行业来说，这是一个少见的好时机：
- 一方面，国家在全力推进“人工智能+”和新型基础设施，政策窗口充足
- 另一方面，以北京为代表的城市已经给出了一套可操作的 AI 产业协同模板
谁先把“北京方案”的逻辑搬进自己的智慧工地顶层设计里，谁就更有机会在未来 3–5 年里，真正把 AI 变成 工程管理的硬实力，而不是 PPT 上的“示范项目”。
本文为“AI 在中国建筑行业的应用：智慧工地”系列的一篇。如果你正在负责智慧工地或工程数字化建设，不妨从现在的项目开始，重新审视：你做的是一堆系统，还是在打造属于企业自己的“施工智能体平台”？